Untuk membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari Latcher, kami menyusun daftar strategi dan pendekatan prompting. Beberapa dikumpulkan dari pengalaman tim kami, dan yang lainnya dibagikan oleh anggota komunitas kami. Karena Latcher mengandalkan large language models (LLM), strategi prompting yang efektif dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasinya.
Prompting mengacu pada instruksi tekstual yang Anda berikan kepada sistem AI untuk melakukan tugas. Di Latcher (pembuat aplikasi berbasis AI), prompt adalah cara Anda “memberi tahu” AI apa yang harus dilakukan – mulai dari membuat UI hingga menulis logika backend. Prompting yang efektif sangat penting karena Latcher menggunakan LLM, sehingga prompt yang jelas dan dirancang dengan baik dapat sangat meningkatkan efisiensi dan akurasi AI dalam membangun aplikasi Anda. Singkatnya, prompt yang lebih baik menghasilkan hasil yang lebih baik.
Kebanyakan orang berpikir prompting hanyalah mengetikkan permintaan ke AI dan berharap yang terbaik – tidak demikian. Perbedaan antara respons AI yang biasa-biasa saja dan memiliki AI yang membangun seluruh alur kerja untuk Anda terletak pada bagaimana Anda membuat prompt. Baik Anda seorang pengembang atau non-teknis, menguasai rekayasa prompt di Latcher dapat membantu Anda:
Mengotomatisasi tugas berulang dengan menginstruksikan AI secara tepat apa yang harus dilakukan.
Debug lebih cepat dengan wawasan dan solusi yang dihasilkan AI.
Membangun dan mengoptimalkan alur kerja dengan mudah, membiarkan AI menangani pekerjaan berat setelah diarahkan dengan benar.
Dan yang terbaik? Anda tidak perlu menjadi programmer ahli. Dengan teknik prompting yang tepat, Anda dapat membuka potensi penuh AI di Latcher tanpa percobaan trial-and-error yang sia-sia. Playbook ini akan membawa Anda dari konsep dasar hingga strategi prompt lanjutan sehingga Anda dapat berkomunikasi dengan AI secara efektif dan membangun lebih cepat.
Tidak seperti pengkodean tradisional, bekerja dengan AI adalah tentang mengkomunikasikan intensi Anda dengan jelas. LLM seperti yang menggerakkan Latcher tidak “memahami” dalam arti manusia – mereka memprediksi output berdasarkan pola dalam data pelatihan mereka. Ini memiliki implikasi penting untuk bagaimana Anda harus membuat prompt:
Berikan Konteks dan Detail: Model AI tidak memiliki akal sehat atau konteks implisit di luar apa yang Anda berikan. Selalu berikan latar belakang atau persyaratan yang relevan.
Jadilah Eksplisit dengan Instruksi dan Batasan: Jangan pernah berasumsi AI akan menyimpulkan tujuan Anda. Jika Anda memiliki batasan atau preferensi, nyatakan.
Struktur Penting (Urutan dan Penekanan): Model memberikan perhatian khusus pada awal dan akhir prompt Anda. Letakkan detail penting di awal dan ulangi persyaratan di akhir jika diperlukan.
Ketahui Batasan Model: Pengetahuan AI berasal dari data pelatihan. Ia tidak dapat mengetahui tentang peristiwa terbaru atau informasi kepemilikan yang belum Anda berikan.
Anggap prompting seperti memberi tahu magang yang sangat berpikiran harfiah tentang apa yang Anda butuhkan. Semakin jelas dan terstruktur panduan Anda, semakin baik hasilnya.
Prompting yang efektif adalah keterampilan yang berkembang dengan latihan. Di sini kami menguraikan empat tingkat penguasaan:
Structured “Training Wheels” Prompting – Gunakan bagian berlabel seperti Context, Task, Guidelines, dan Constraints untuk meminimalkan kesalahpahaman.
Conversational Prompting – Tulis secara alami, seperti yang Anda lakukan kepada rekan kerja, sambil tetap jelas dan lengkap.
Meta Prompting – Minta AI untuk membantu Anda meningkatkan prompt atau rencana Anda. Biarkan AI bertindak sebagai editor prompt.
Reverse Meta Prompting – Minta AI untuk merangkum atau mendokumentasikan apa yang terjadi setelah tugas sehingga Anda dapat belajar atau menggunakannya kembali nanti.
Sebelum membuat prompt, siapkan basis pengetahuan yang solid dalam proyek Anda. Bersikaplah spesifik dan hindari kesamaran. Buat prompt secara bertahap dan sertakan batasan dan persyaratan. Hindari kata-kata ambigu dan perhatikan nada Anda. Gunakan mode Latcher dengan sengaja dan manfaatkan pemformatan dan contoh bila sesuai.